Pourquoi 70 % des projets IA échouent ?
Malgré l’enthousiasme autour de l’intelligence artificielle, 70 % des projets IA ne dépassent jamais le stade expérimental. L’une des principales causes d’échec ? Des données insuffisantes ou de mauvaise qualité. L’adage “garbage in / garbage out” reste tristement d’actualité : sans données fiables, pas de modèle performant.
La donnée, cœur du projet IA
Un projet de data science, c’est 80 % de travail préparatoire sur la donnée. Avant toute modélisation, il faut collecter, nettoyer et organiser les données. Ce processus, souvent sous-estimé, est essentiel pour garantir la réussite des projets d’IA.
Modern Data Stack : bâtir une fondation solide
Le “data stack” désigne l’ensemble des outils technologiques qui permettent de collecter, stocker, transformer et exploiter les données dans une organisation. C’est la fondation de tout projet IA : maîtriser son data stack revient à construire des bases solides avant d’ériger un édifice.
Étapes clés d’un modern data stack
- Sources de données : événements, logiciels SaaS, bases de données, APIs, fichiers.
- Ingestion : via des outils ETL ou ELT qui transportent les données vers un espace de stockage.
- Stockage : entrepôts de données (data warehouses), lacs de données (data lakes) ou architectures décentralisées (data mesh).
- Transformation : structuration des données en trois niveaux (Bronze, Silver, Gold).
- Valorisation : analyses BI, data science, machine learning ou GenAI.
- Reverse ETL : réintégration des données analysées dans les outils métiers.
Gouvernance et pilotage de la donnée
Pour garantir qualité et cohérence, les entreprises doivent intégrer des outils de gouvernance, d’orchestration, de monitoring, de catalogage et de traçabilité (data lineage). Ces fonctions assurent une gestion structurée de l’ensemble du cycle de vie des données.
Une approche globale pour réussir
Maîtriser son infrastructure data est indispensable pour industrialiser l’IA. Travailler en silos ou ignorer la qualité des données conduit inévitablement à l’échec. Kanbios accompagne les entreprises dans la construction d’un data stack robuste, adapté à leurs besoins, pour garantir la réussite de leurs projets IA.
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